US semiconductors and AI data-center infrastructure：BofA上调 CY30 AI 数据中心系统 TAM 至 $2.2tn，智能体 AI 扩大算力需求

概览

这份美国半导体行业展望上调了 BofA 对长期 AI 基础设施的预测。其核心结论是，智能体 AI 扩大 token 使用并将需求转向推理，从而支持数据中心计算、存储器、互连及配套半导体设备的更大且更持久的建设周期。

核心观点

BofA将 CY26-30E AI 数据中心系统可服务市场预测从此前的 $1.8tn 上调至约 $2.2tn，并将隐含 CAGR 从 33% 上调至 40%。该机构将上调归因于消费者和企业采用智能体工具、公共和私人前沿实验室竞争加剧以及芯片供应受限形成的强化循环。报告认为，安全护栏或前沿模型推进节奏放缓未必会减少算力需求，反而可能提升推理及其他较快增长工作负载相对于训练的需求。在此背景下，BofA认为领先芯片股相对于预测盈利增长的估值仍具吸引力，指出 SOX 的远期 P/E 为 21x，低于 ChatGPT 出现以来的 24x 中位数，且明显低于 40%+ 的预期 EPS 增长潜力。 数据中心建设是报告的量化核心。BofA预计，整体数据中心系统 TAM 将从 CY26E 的 $839bn 增至 CY30E 的约 $2.6tn，而整体 IT 支出的 CAGR 为 11%。其中，AI 系统将在 CY30E 达到约 $2.2tn。AI 加速器约占 $1.5tn，AI 网络约占 $400bn，数据中心存储器销售约为 $1.3tn，而总存储器市场约为 $2.0tn。AI 连接市场预计将从 CY26E 的 $41bn 增至 CY30E 的 $163bn，CAGR 为 41%，其中光连接增至 $111bn，铜连接增至 $28bn。随着 scale-up 和 scale-out 架构扩展以及 CPO、NPO 和 AEC 的应用增加，报告预计网络和光互连将以 30-40%+ CAGR 增长；非 AI 数据中心系统年增长仅约 7%。 BofA通过自下而上的芯片厂商模型和自上而下的运营商部署模型交叉验证需求。其自下而上分析意味着 2026-30E 期间约新增 212GW 容量，此前截至 2025 年已安装约 41GW。运营商模型预计，全球 AI/云数据中心容量将从 CY25 的约 41GW 增至 CY30E 的约 219GW，年度新增容量从 CY26E 的约 22GW 加速至 CY30E 的 45GW。219GW 的运营商估计比半导体模型隐含的 253GW 低约 15%；BofA将差异主要归因于尚未分配给已列名运营商的更广泛部署，包括本地部署和主权项目。报告据此推导，到本十年末年度部署约为 35-50GW，每 GW 约需 $50-60bn。 报告认为，随着 AI 从训练转向推理和智能体工作流，CPU 的重要性上升。服务器 CPU TAM 预计将从 CY26E 的约 $61bn 增至 CY30E 的约 $210bn，CAGR 为 36%；AI CPU 将从 $42bn 增至约 $180bn，CAGR 为 44%。在 CY30E CPU 市场中，BofA预计传统/IaaS 工作负载约占 $30bn，AI 计算或头节点约占 $90bn，独立智能体 AI CPU 机架约占 $90bn。这些独立机架与 GPU/XPU 的并行计算协同处理顺序计算、编排、内存控制和 I/O。因此，CPU 在整体数据中心系统价值中的占比将扩至约 7-8%，高于 2024-25 年的不足 7%，而 AI CPU 长期占服务器 CPU 的 80% 以上。 在 BofA 的 CPU 份额展望中，随着商用和定制项目推进，ARM 是份额提升最快者。到 CY30E，该机构预计 Intel、AMD、商用 ARM 和定制 ARM 的价值份额分别约为 22%、31%、38% 和 9%；不过 Intel 的单位份额仍以约 36% 居首。Intel 的价值份额将由 CY26E 的约 34% 下滑，但 BofA仍预计其至 CY30E 的收入 CAGR 为 20%，受供应短缺、ASP 提升和 CY28E Coral Rapids 潜在放量支持。AMD预计在 CY30E 前维持约 27-31% 的价值份额，受高端性能、核心密度及 x86 安全性和可靠性功能支持。ARM 则通过 NVIDIA、Qualcomm 和定制超大规模云服务商项目提升份额，尽管自 CY27E 起新 ARM 处理器会抑制 AMD 的份额提升。 BofA认为云资本开支虽高但可持续。其追踪数据显示，头部美国超大规模云服务商、新型云服务商和中国云服务商的合计资本开支在 2026E 约为 $1.0tn、同比接近翻倍，2027E 约为 $1.4tn、同比增长 37%；全球云资本开支预测在此前一年已上调约 65-120%。不含新型云服务商的云资本开支预计将在 CY26-28E 占运营现金流约 105-110%，使合计自由现金流利润率在 2026E 降至约 -2%，在 2027-28E 降至约 -3%。不过，BofA认为这类投资可由运营现金流支撑，并预计在 2029 年后随着基础设施开始产生收入和回报而改善。五大超大规模云服务商在 2026 年已融资约 $370bn，主要为长期债务和永久性股权，BofA认为这体现资产负债表灵活性，而非即时流动性压力。 BofA认为前沿实验室变现和客户承诺为需求提供可见度。报告援引 OpenAI 收入预期：2025 年 $13bn、2026 年 $30bn、2027 年 $62bn、2030 年约 $283bn，以及至 2030 年约 $665bn 的累计算力支出。报告还援引 Anthropic 超过 $19bn 的年化收入运行率、同比增加 $17bn，作为将前沿实验室需求连接至云容量、加速器、HBM、网络、定制芯片、电力和散热需求的证据。智能体工作流产生的 token 量可能是聊天交互的 10x 至 1,000x，形成基于使用量的云变现，并即使效率提高后仍维持算力消耗。BofA也指出 Alphabet、Microsoft、Amazon、Meta 和 Oracle 的大额积压订单及 RPO 支持未来年度资本开支。 报告同时更新了更广泛的半导体展望。BofA预计到 2030 年全球半导体销售额为 $3.4tn，高于此前的 $3.2tn，对应 CY26-30E CAGR 为 19%。该机构预测 CY26E 总半导体和核心半导体销售额同比增长分别为 113% 和 30%，主要由存储器、数据中心以及工业和汽车需求改善推动。存储器销售额预计在 CY26E 增长近 327%，其中 DRAM 增长 328%、NAND 增长 341%；计算和存储增长 50%，工业增长 32%，汽车增长 12%，有线通信增长 29%，而无线通信、消费和智能手机需求仍较疲弱。BofA列出的近期首选为 NVIDIA、Intel、Micron、Marvell 和 Lam Research，同时也看好 AMD、Applied Materials、Analog Devices 和 onsemi。

分析框架

BofA结合云运营商资本开支和吉瓦容量的自上而下估计，以及 GPU/XPU 厂商销售和计算、存储器、网络、存储及光互连芯片含量的自下而上模型。随后，该机构通过运营现金流、自由现金流利润率、融资、客户积压订单和前沿实验室需求指标检验资本开支的可持续性，并将需求展望转化为 CPU 份额和更广泛的半导体终端市场预测。

方法论与常识提炼

• 行业/产业分析框架供需框架

  AI 数据中心供需与容量分析

  报告将芯片厂商隐含的安装量与运营商容量计划进行比较，并把智能体、云承诺和前沿实验室需求与电力、建设和芯片供应限制联系起来。

• 行业/产业分析框架产业链上中下游传导

  AI 基础设施价值链分析

  BofA追踪云和前沿实验室支出如何传导至加速器、CPU、存储器、网络、光互连、电力和半导体设备。

• 估值方法PE/PEG 估值

  针对报告提及股票的远期 P/E 和 PEG 价格目标框架

  报告的个股附录采用盈利倍数、历史估值区间，以及 Broadcom 的 PEG 框架来说明各自的价格目标。

• 估值方法SOTP 分部估值

  Micron 分部加总估值

  BofA以 P/B 对 Micron 的周期性存储器业务估值，并以 P/E 对其 AI HBM 业务估值，然后将各部分合并形成价格目标。

标的映射与对比

研报将主题/逻辑映射到具体标的时的结构化摘要（优势、劣势、对比与风险）。

• NVIDIA (NVDA)

  首选标的，且预计为 AI 加速器份额领导者

  优势

  BofA预计其长期维持约 70%+ 的 AI 加速器份额，并指出其在 AI 计算和网络领域的领先地位。

  劣势

  面临周期性游戏业务和 AI 项目需求波动的风险。

  对比

  预计其将相对于 AMD、Broadcom、Marvell 和其他厂商保持最大的加速器份额。

  风险

  电力可得性、中国芯片出货限制、竞争、资本回报放缓和政府审查。

• Intel (INTC)

  受智能体 CPU 和代工催化剂推动的首选标的

  优势

  预计传统企业工作负载表现相对强劲，并可能受益于 ASP 提升及 CY28E Coral Rapids 放量。

  劣势

  服务器 CPU 价值份额预计到 CY30E 降至约 22%。

  对比

  BofA预计 Intel 保持最大 CPU 单位份额，但在 CY30E 的价值份额落后于商用 ARM 和 AMD。

  风险

  代工良率和爬坡风险、外部客户有限、成熟 PC 市场疲弱以及 CPU 份额流失。

• Micron Technology (MU)

  受益于 AI 存储器需求的首选标的

  优势

  报告预计包括 HBM、DRAM 和 NAND 在内的存储器需求强劲。

  劣势

  存储器盈利仍受 ASP 周期性影响。

  对比

  BofA在分部加总估值中将周期性存储器业务与 AI HBM 业务分开处理。

  风险

  存储器 ASP 下跌、中国竞争、份额流失以及数据中心、智能手机或 PC 需求走软。

• Marvell Technology (MRVL)

  与定制 ASIC、互连和光互连增长相关的首选标的

  优势

  主要客户 ASIC 项目的可见度可能改善，并在 AEC、CPO 和 scale-up 交换领域取得份额。

  劣势

  传统存储、企业网络和运营商市场仍面临周期性敞口。

  对比

  BofA认为网络优势和 ASIC 上行空间可抵消周期性风险。

  风险

  关键 ASIC 项目可见度下降，以及来自商用厂商和 Broadcom 的竞争。

• Lam Research (LRCX)

  受益于存储器和逻辑晶圆制造设备支出的首选标的

  优势

  在蚀刻和沉积领域领先，受益于存储器周期、份额提升以及更强的代工/逻辑业务组合。

  劣势

  短期成本通胀和关税担忧。

  对比

  BofA预计其在存储器和逻辑领域均可能取得份额提升。

  风险

  资本开支放缓、存储器产能扩张推迟、份额流失、客户整合和中国敞口。

关键数据

• AI 数据中心系统 TAM~$2.2tn by CY30E由此前 $1.8tn 上调；较 CY26E 的 CAGR 为 40%，此前为 33%。
• AI 加速器 TAM~$1.5tn by CY30E为预计 AI 数据中心系统支出的最大组成部分。
• 云及新型云服务商资本开支~$1.0tn in 2026E; ~$1.4tn in 2027E2026E 约同比翻倍，2027E 同比增长 37%。
• 全球 AI/云数据中心容量~41GW in CY25 to ~219GW by CY30E基于运营商的估计；CY30E 年度新增容量达到约 45GW。
• 服务器 CPU TAM~$210bn by CY30E由 CY26E 的约 $61bn 增长，对应 36% CAGR；AI CPU 达到约 $180bn。
• 全球半导体销售额$3.4tn by 2030BofA更新后的预测，高于此前 $3.2tn；CY26-30E CAGR 为 19%。

影响与含义

BofA认为，智能体 AI 通过提高推理、token 处理和 CPU 需求，将基础设施周期延伸至训练集群之外。其框架看好加速器、存储器、网络、光互连和半导体设备的持续支出，同时将云积压订单、前沿实验室变现和容量部署视为高资本开支可延续至未来年度的证据。

风险

• BofA指出，电力可得性、数据中心建设、融资和零部件供应均存在执行风险。
• 预计高企的云资本开支将在 2028E 前使自由现金流利润率转负，之后才有望改善。
• 前沿实验室增长支持需求，但较低利润率和较高现金消耗仍是行业盈利挑战。
• 报告指出 PC、智能手机和消费终端市场持续疲弱，抵消了 AI、存储器和数据中心需求的强势。

后续跟踪

• 云及新型云服务商资本开支走势，尤其是年度部署是否达到报告预计的 35-50GW 区间。
• 前沿实验室收入增长、算力承诺以及 token 密集型智能体工作负载的采用。
• 超大规模云服务商 RPO 和积压订单的转化情况，包括 Alphabet、Microsoft、Amazon 和 Oracle 的披露。
• AI 加速器份额趋势、CPU 项目放量以及从头节点 CPU 向独立智能体 CPU 机架的转变。
• 可能影响数据中心部署时点的电力、建设、融资和零部件供应约束。